monitoring-ml 是学习教育领域的开源项目，由 GokuMohandas 开发，2022 年首次发布。
它收录于学习教育分类，该分类目前共有 427 个项目，GitHub 星标数为 104。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-07。开源教程项目，内容免费，可自行部署学习。
它主要面向的使用场景是：数据科学家学习生产环境模型监控。同类可对比的替代方案包括 Evidently AI、WhyLabs、Great Expectations。
monitoring-ml
学会监控ML模型，提前发现数据漂移，避免性能衰减
monitoring-ml 是一个面向机器学习系统监控的教育型开源项目，主要解决模型上线后因数据漂移导致的性能衰减问题。它通过 Jupyter Notebook 形式，系统讲解如何识别和缓解漂移来源，涵盖数据漂移、概念漂移等核心概念，并提供可操作的监控策略与代码示例。项目强调在模型性能明显下降前主动发现异常，帮助数据科学家和ML工程师建立生产环境下的监控意识。核心能力包括漂移检测方法演示、监控指标选择指导、以及从理论到实践的完整学习路径。适合作为团队内部培训资料或个人自学指南，尤其对刚接触MLOps的开发者友好。
开源
free
基础设施
GitHub 星标
★ 104
维护状态
低维护
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类基础设施
开发团队GokuMohandas
所属国家
定价模式free
价格说明开源教程项目，内容免费，可自行部署学习。
访问状态
是否开源是
开源协议
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型drift-detection,machine-learning,mlops,monitoring
GitHub 星标★ 104
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2022-08-01 00:00:00
最近更新2026-09-07 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数7
使用教程
核心亮点
- 聚焦漂移监控这一具体痛点，内容针对性强
- 以Notebook形式呈现，理论与实践结合，上手门槛低
- 提供可复用的监控代码模板，便于直接应用于生产
不足之处
- 内容深度有限，未覆盖复杂生产环境下的高级监控方案
- 文档/社区待观察，缺少活跃维护和扩展案例
适用场景
- 数据科学家学习生产环境模型监控
- ML团队建立漂移检测流程的参考
- MLOps课程或内部培训的教学材料
替代项目
Evidently AI、WhyLabs、Great Expectations
项目介绍
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